545-0037/01 – Stochastické metody modelování (SSMM)

Garantující katedra	Katedra ekonomiky a systémů řízení	Kredity	6
Garant předmětu	Ing. Pavel Staša, Ph.D.	Garant verze předmětu	prof. Ing. Alois Burý, CSc.
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální	Povinnost	povinný
Ročník	1	Semestr	zimní
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2000/2001	Rok zrušení	2009/2010
Určeno pro fakulty	HGF	Určeno pro typy studia	navazující magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
LET08	Ing. Dagmar Létavková, Ph.D.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zápočet a zkouška	2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je seznámit posluchače oborů: Automatizace a počítače v surovinovém průmyslu a Systémové inženýrství s možnostmi a principy modelování stochastických systémů.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Studenti budou seznámeni se základy některých postupů a metod z oblasti analýzy datových matic. Důraz je kladen na praktické znalosti, cvičení probíhají s podporou specializovaného statistického softweru SAS, modul Guide. Využívá se rovněž zpracování v MS Excelu. Předmět předpokládá počáteční základní znalosti teorie pravděpodobnosti a popisné statistiky. Tento předmět slouží jako teoretická základna pro navazující studium Business Intelligence, Knowledge Management, Data Mining, Web Mining, Text Mining.

Povinná literatura:

MELOUN, M. & MILITKÝ, J. Statistická analýza experimentálních dat. Praha: Academia, 2004. 839 s. ISBN 80-200-1254. MELOUN, M., MILITKÝ, J. & HILL, M. Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech. Praha: Academia, 2005. 449 s. ISBN 80-200-1335-0. http://homen.vsb.cz/~let08/statistika/

Doporučená literatura:

SEGER J., HINDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1995. BERNARRD, J.: Technický experiment. Praha: ČVUT, 1999.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

E-learning

Další požadavky na studenta

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Náhodná veličina, její charakteristiky a rozdělení, náhodné procesy 2. náhodný výběr a jeho statistiky 3. bodový a intervalový odhad parametrů 4. testování statistických hypotéz 5. jednoduchá analýza rozptylu 6. mnohorozměrná analýza rozptylu 7. jednoduchá regresní a korelační analýza 8. vícenásobný regresní model – vzsvětlující proměnné, residuální složka, testování hypotéz, posouzení vhodnosti modelu 9. autokorelační a vzájemná korelační funkce, autoregrese 10. časové řady a jejich rozklad na jednotlivé složky 11. tvorba „klasických“ modelů časových řad, predikce budoucích hodnot 12. regresní analýza v časových řadách, diferencování řad 13. Boxovy-Jenkinsovy modely časových řad 14. Celkové zhodnocení dvou odlišných přístupů k technickým datům – data ve formě náhodného výběru a data ve formě uspořádané řady 15. Stručný přehled o využití a významu mnohorozměrných statistických metod (analýza hlavních komponent, faktorová analýza, kanonická korelace, diskriminační analýza) 16. Plánování experimentu

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 1960/1961 letní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zápočet a zkouška	Zápočet a zkouška	100 (100)	51	3
Zápočet	Zápočet	33 (33)	0	3
Projekt	Projekt	33	0	3
Zkouška	Zkouška	67 (67)	0	3
Písemná zkouška	Písemná zkouška	30	0	3
Ústní zkouška	Ústní zkouška	37	0	3

Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Spec.	Zaměření	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Z	L	Typ povinnosti
2005/2006	(N2102) Nerostné suroviny	(3902T033) Systémové inženýrství v oblasti surovin			P	čeština	Ostrava	1			povinný	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.